CODICE	113558
ANNO ACCADEMICO	2023/2024
CFU	1 cfu anno 1 FORMAZIONE ALLA CITTADINANZA 10790 () - GENOVA
SEDE	GENOVA
PERIODO	Annuale
MATERIALE DIDATTICO	AULAWEB

PRESENTAZIONE

I Corsi di formazione alla cittadinanza digitale RAISE sono realizzati nell’ambito del progetto P4|Basic AI & Robotics Skills at University Level che si sviluppa nel programma Training di RAISE Liguria.

Il progetto si rivolge a studenti di tutti i corsi di studio di UniGe, ma è anche aperto ai cittadini interessati, per incrementare la consapevolezza e l'autonomia nell'utilizzo di competenze digitali avanzate.

Al termine del corso sarà rilasciato a tutti un Open Badge e, se sei studente UniGe, anche 1 CFU.

I CFU acquisiti risulteranno come CFU aggiuntivi (gratuiti) nel Diploma Supplement.

I CFU possono anche essere riconosciuti dal corso di studio nei CFU curriculari, principalmente come altre attività, se ritenuti importanti per il raggiungimento degli obiettivi formativi previsti. In questo dovrai fare la richiesta al tuo Sportello Unico di riferimento con una mail, allegando documento di identità. Il corso di studio deciderà se accogliere la richiesta e variare il piano di studio.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’obiettivo dei percorsi formativi sui temi di AI e Robotica è quello di aumentare il livello di consapevolezza e incrementare la capacità di utilizzare competenze digitali avanzate, garantendo, indipendentemente dal settore di specializzazione, l'acquisizione di sensibilità, cultura e competenze di base in materia di Intelligenza Artificiale (AI) e Robotica.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Corso di livello intermedio.

Acquisire competenze sui sistemi cognitivi dinamici e sulla self-awareness che è una delle proprietà emergenti nei sistemi autonomi e agenti intelligenti. Saranno i modelli generativi probabilistici grafici (o Probabilistic Graphical Models, PGMs) e alcuni esempi di PGM, come le Reti Bayesiane Dinamiche (a due e tre livelli). Verranno descritti alcuni filtri ricorsivi bayesiani come il filtro di Kalman, il Particle Filter e il Markov Jump Particle Filter, per applicare i modelli a dati multi-sensoriali a diversa dimensionalità. Verranno presentate teorie e tecniche utili all’apprendimento incrementale dei modelli sulla base delle esperienze dell’agente. Saranno infine introdotti degli esempi del loro possibile utilizzo in un sistema self-aware (per esempio robot, cognitive radio o UAV per applicazioni di ispezione navale) che continua a imparare come comportarsi al presentarsi di nuove situazioni.

PREREQUISITI

Nozioni di teoria della probabilità.

MODALITA' DIDATTICHE

La didattica è erogata attraverso video interattivi su piattaforma RAISE Aulaweb che possono essere seguiti in modalità asincrona e in autonomia.

Il Corso ha una durata complessiva di 25 ore, suddivise in moduli da circa 30 minuti. La didattica, progettata da docenti esperti con l’aiuto di esperti di innovazione didattica, è articolata in:

Didattica erogativa (4 ore)
Esercitazioni in forma di quiz, giochi ed esercizi (4 ore)
Auto apprendimento: lettura e fruizione di materiali di approfondimento come articoli, video, siti, ecc. consigliati dal docente (17 ore).

Al termine del corso sarà disponibile un questionario per rilevare il grado di soddisfazione del corso effettuato.

I corsi formativi saranno accessibili senza limitazioni.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Reti Bayesiane Dinamiche (DBN)
Filtro di Kalman, filtro a particelle, modelli di commutazione
Utilizzo di algoritmi di clustering non supervisionati: mappa auto-organizzante, gas neurale crescente
Esempi di utilizzo delle Reti Bayesiane Dinamiche per il rilevamento di anomalie: rilevamento di intrusioni o analisi dei dati finanziari per l’individuazione di transazioni fraudolente.

DOCENTI E COMMISSIONI

PAMELA ZONTONE

Commissione d'esame

CARLO REGAZZONI (Presidente)

LUCIO MARCENARO

ALI KRAYANI (Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

A partire da giugno 2024.

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Test finale di verifica delle competenze su piattaforma RAISE Aulaweb.

ALTRE INFORMAZIONI

Tutti i dettagli del corso e la didattica sono disponibili alla pagina del corso RAISE Aulaweb.

Al superamento della verifica finale, una volta completato il questionario di soddisfazione, si ottiene un Open Badge, che attesta l’acquisizione della competenza Formazione alla cittadinanza.

Gli studenti UniGe per ottenere l’Open Badge e visualizzare il CFU in carriera devono inserire il corso di formazione alla cittadinanza con relativo codice nel proprio piano di studi, alla pagina dei servizi online dedicata alla formazione alla cittadinanza.

Il CFU e l’Open Badge saranno disponibili solo una volta effettuata la registrazione della verifica finale da parte del docente responsabile del corso.